歼击机特殊部件设计载荷谱编制技术

介绍了用飞行模拟仿真法编制新机设计载荷谱的技术途径和特点.重点阐述了整体油箱压力/应力谱和垂尾阵风侧滑机动谱等歼击机特殊部件设计载荷谱编制技术.整体油箱载荷谱编制的关键在于各种载荷状态的压力计算,还应考虑地-空-地循环.垂尾谱不能完全由飞行模拟获得,而必须以空测统计数据为基础.     

国家财政主要支出项目与各项税收收入的最优化--回归分析在最优化中的应用研究实例

利用回归分析方法得到国家财政部分主要支出项目，部分税收收入与国内生产总值构成的回归方程，由此构成线性规划问题的约束方程组。再用M单纯形法求最优解。     

基于DCOM技术构建分布式数控故障诊断系统

简要介绍DCOM技术的特点,对利用DCOM技术构建分布式数控故障诊断系统进行了研究,并提出了系统的组件模型结构。     

攻击活动目标的一种最优弹道估计

 为分析活动目标的随机飞行状态和减小导弹的脱靶量,提出了数学模拟打靶的一种新方法。其中包括卡尔曼滤波理论结合最大似然法的应用,以及建立相对运动的离散化模型和灵敏度矩阵。为改善飞行状态的估计精度,论述了确立飞行弹道修正协方差矩阵的概念。除此之外,还讨论了导引敏感器静态误差影响脱靶量的估计问题。     

参数估计中的系统初始状态确定

极大似然方法是应用比较广泛的一种参数估计方法，具有较好的统计特性，但由于所采用的寻优计算方法的限制，在使用过程中需要将系统的初始状态信息作为计算的起点。针对这个问题开展了一些研究工作，提出了系统初始状态与未知参数联合估计和系统初始状态的极大似然估计两种解决方法，并结合某型旋转导弹的气动参数辨识问题进行了仿真计算。     

飞机外挂物部件气动特性的试验研究

介绍了在气动中心高速所FL-24风洞中进行的飞机外挂物部件气动特性试验研究的简要情况和典型试验结果。试验是在M=0.60～1.50、α=-4°～16°、β=0°～5°条件下,利用两台内式五分量天平,分别测量得到了某飞机干扰流场下该机左右侧机翼翼下某导弹弹翼、尾舵的气动特性。结果表明:试验获得的导弹弹翼、尾舵的气动特性变化规律合理,量值可信。试验研究的成功,提高了风洞试验能力,为飞机外挂物部件气动特性的获得提供了有效的技术途径。     

自适应DBF与空间谱估计

讨论了自适应数字波束形成(DBF)技术和超分辨空间谱估计技术,并提出了一种基于信号协方差矩阵特征分解的时-空二维信号高分辨谱估计算法。以上技术应用于相控阵雷达系统,可以精确获得多个运动目标的方位信息和多普勒信息。文章最后给出了计算机模拟结果。     

一种TASIMM-UKF导弹状态估计方法

为了提高对机动导弹状态估计的精度和速度,提出了一种三轴分离IMM-UKF(TASIMM-UKF)滤波算法。将导弹运动状态按坐标轴方向进行三轴分离,并基于CV,CA和CJ模型集,采用无迹卡尔曼滤波器并行估计导弹三轴状态信息,有效地解决了导弹不同运动轴间的模型竞争问题。仿真结果表明,该方法能有效提高状态估计精度,缩短了估计时间,对复杂大机动目标状态估计具有良好的性能。     

An improved approach for rainfall estimation over Indian summer monsoon region using Kalpana-1 data

In this paper, an improved Kalpana-1 infrared (IR) based rainfall estimation algorithm, specific to Indian summer monsoon region is presented. This algorithm comprises of two parts: (i) development of Kalpana-1 IR based rainfall estimation algorithm with improvement for orographic warm rain underestimation generally suffered by IR based rainfall estimation methods and (ii) cooling index to take care of the growth and decay of clouds and thereby improving the precipitation estimation.     

A fast pulse phase estimation method for X-ray pulsar signals based on epoch folding

X-ray pulsar-based navigation (XPNAV) is an attractive method for autonomous deep-space navigation in the future. The pulse phase estimation is a key task in XPNAV and its accuracy directly determines the navigation accuracy. State-of-the-art pulse phase estimation techniques either suffer from poor estimation accuracy, or involve the maximization of generally non-convex object function, thus resulting in a large computational cost. In this paper, a fast pulse phase estimation method based on epoch folding is presented. The statistical properties of the observed profile obtained through epoch folding are developed. Based on this, we recognize the joint prob-ability distribution of the observed profile as the likelihood function and utilize a fast Fourier transform-based procedure to estimate the pulse phase. Computational complexity of the proposed estimator is analyzed as well. Experimental results show that the proposed estimator significantly outperforms the currently used cross-correlation (CC) and nonlinear least squares (NLS) estima-tors, while significantly reduces the computational complexity compared with NLS and maximum likelihood (ML) estimators.